WO2021220330A1 - データ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラム - Google Patents

データ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラム Download PDF

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operation data
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evaluation
unit
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PCT/JP2020/017931
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知晃 行田
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三菱電機株式会社
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/04—Billing or invoicing

Definitions

  • This disclosure relates to data collection devices, remote control systems, data collection methods and programs.
  • a service that controls, maintains, etc. by remote control is known for equipment systems including equipment installed in properties such as office buildings and commercial facilities.
  • data is collected from the system that provides the service, and processing such as control and maintenance is performed using the analysis result of the collected data.
  • the centralized control center that collects the operation information of the air conditioner determines the necessity of maintenance based on the collected operation information, and the service provider receives the maintenance necessity from the centralized control center.
  • the technology for performing maintenance of air conditioners is disclosed based on the information regarding.
  • the present disclosure has been made in view of the above problems, and provides a data collection device, a remote control system, a data collection method and a program capable of efficiently collecting various data from an equipment system. With the goal.
  • the data collection device is Collection means for collecting operation data showing the operation status of equipment systems, and A storage means for storing the operation data and An evaluation means for calculating an evaluation value indicating the value of the collected operation data based on the comparison between the collected operation data and the stored operation data, and an evaluation means.
  • a determination means for determining the consideration for the provision of the collected operation data based on the evaluation value, and It is provided with a presentation means for presenting the determined consideration to the provider of the collected driving data.
  • Block diagram of the remote control system according to the first embodiment A block diagram showing a hardware configuration of a data collection device and a control device according to the first embodiment.
  • the remote control system 1 is a system that remotely controls the equipment system constructed in the property.
  • the equipment system is, for example, an air conditioning system that controls an air conditioner, a lighting system that controls lighting equipment, and a system that controls an elevator.
  • the equipment system will be described as an air conditioning system.
  • the administrator of the remote control system 1 is a person who provides services such as automatic control and maintenance of the air conditioner, and has a contract with the owner or administrator of the air conditioning system 300 to provide the services. ..
  • the remote control system 1 includes a data collection device 100 that collects operation data of the equipment system, and a control device 200 that remotely controls the equipment based on the collected operation data.
  • the data collection device 100 and the control device 200 are connected to each other via a network (not shown).
  • the data collection device 100 is connected to a plurality of air conditioning systems 300 via a network. It is assumed that the plurality of air conditioning systems 300 are installed in different properties. Properties are, for example, office buildings, commercial facilities, and condominiums.
  • the data collection device 100 collects operation data from a plurality of air conditioning systems 300.
  • the control device 200 remotely controls the air conditioning system 300 based on the operation data collected by the data collection device 100.
  • the remote control is, for example, automatic control of the air conditioner included in the air conditioning system 300 and failure diagnosis of the air conditioning system 300.
  • the air conditioning system 300 includes an air conditioner 310, a system controller 320, and a connection terminal 330.
  • the air conditioner 310 includes one or more indoor units 311 and one or more outdoor units 312.
  • the indoor unit 311 is arranged inside the air-conditioned space, and the outdoor unit 312 is arranged outside the air-conditioned space.
  • the indoor unit 311 and the outdoor unit 312 each include sensors for measuring temperature, pressure, and the like.
  • the system controller 320 is a device that controls the operation of the air conditioner 310.
  • the system controller 320 can communicate with the indoor unit 311 and the outdoor unit 312 by wireless communication or wired communication.
  • the system controller 320 acquires operation data including the values set in the indoor unit 311 and the outdoor unit 312, the values measured by the sensors included in the indoor unit 311 and the outdoor unit 312, and the like.
  • connection terminal 330 connects to the data collection device 100 via the network 400. Further, the connection terminal 330 can communicate with the system controller 320 by wireless communication or wired communication. The connection terminal 330 acquires operation data from the system controller 320 and transmits the acquired operation data to the data collection device 100.
  • the network 400 is a wireless or wired communication network, for example, the Internet, an intranet, an extranet, a LAN (Local Area Network), a VPN (Virtual Private Network), a telephone network, and the like.
  • a wireless or wired communication network for example, the Internet, an intranet, an extranet, a LAN (Local Area Network), a VPN (Virtual Private Network), a telephone network, and the like.
  • the data collection device 100 includes a processor 11 that executes a process for collecting data, a main storage unit 12 that is used as a work area of the processor 11, and an auxiliary storage unit 13 that stores various data used for the processing of the processor 11.
  • the main storage unit 12, the auxiliary storage unit 13, the communication unit 14, the input unit 15, the output unit 16, and the RTC 17 are all connected to the processor 11 via the bus 18.
  • the processor 11 includes a CPU (Central Processing Unit).
  • the processor 11 realizes various functions of the data collection device 100 by executing a program stored in the auxiliary storage unit 13.
  • the main storage unit 12 includes a RAM (RandomAccessMemory). A program is loaded into the main storage unit 12 from the auxiliary storage unit 13. Then, the main storage unit 12 is used as a work area of the processor 11.
  • RAM RandomAccessMemory
  • the auxiliary storage unit 13 includes a non-volatile memory represented by an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory).
  • the auxiliary storage unit 13 stores various data used in the processing of the processor 11 in addition to the program.
  • the auxiliary storage unit 13 supplies the data used by the processor 11 to the processor 11 according to the instruction of the processor 11, and stores the data supplied from the processor 11.
  • the communication unit 14 includes a network interface circuit for communicating with an external device.
  • the communication unit 14 receives a signal from an external device and outputs the data indicated by this signal to the processor 11. Further, the communication unit 14 transmits a signal indicating the data output from the processor 11 to an external device.
  • the input unit 15 includes an input device such as an input key and a pointing device.
  • the input unit 15 acquires the information input by the user of the data collection device 100, and notifies the processor 11 of the acquired information.
  • the output unit 16 includes an output device such as an LCD (Liquid Crystal Display) and a speaker.
  • the output unit 16 may form a touch screen integrally formed with the pointing device constituting the input unit 15.
  • the output unit 16 presents various information to the user according to the instruction of the processor 11.
  • RTC17 is a timekeeping device equipped with an oscillation circuit using a crystal oscillator.
  • the RTC 17 has a built-in battery, for example, and continues timing even while the power of the data collection device 100 is off.
  • the control device 200 includes a processor 21 that performs remote control processing, a main storage unit 22 that is used as a work area of the processor 21, an auxiliary storage unit 23 that stores various data used in the processing of the processor 21, and an external device. It has a communication unit 24 for communicating with, an input unit 25 for acquiring input information, an output unit 26 for presenting various information, and an RTC 27 for measuring time.
  • the main storage unit 22, the auxiliary storage unit 23, the communication unit 24, the input unit 25, the output unit 26, and the RTC 27 are all connected to the processor 21 via the bus 28.
  • the processor 21, the main storage unit 22, the auxiliary storage unit 23, the communication unit 24, the input unit 25, the output unit 26, and the RTC 27 are the processor 11, the main storage unit 12, the auxiliary storage unit 13, the communication unit 14, and the input unit 15, respectively. , Has the same functions as the output unit 16 and RTC17.
  • the data collection device 100 includes a collection unit 101 that collects operation data from the air conditioning system 300, an operation data storage unit 102 that stores operation data, and an evaluation unit that calculates an evaluation value indicating the value of operation data. It includes 103, a determination unit 104 that determines a consideration for providing operation data based on an evaluation value, and a presentation unit 105 that presents the determined consideration.
  • the collection unit 101 collects operation data indicating the operation status of the air conditioning system 300.
  • the collecting unit 101 is realized by the cooperation of the processor 11 and the communication unit 14.
  • the collecting unit 101 is an example of collecting means.
  • the operation data is data indicating the operation status of the air conditioning system 300.
  • the operation data includes dynamic data that changes with the passage of time and static data that does not change with the passage of time.
  • the dynamic data is, for example, information on remote control set values such as set temperature, wind direction, and wind speed, sensor values of the air conditioner 310, operating time of the air conditioner 310, operation mode, presence / absence of abnormality, and control contents. be.
  • the static data is, for example, information on the model of the air conditioner 310 and information on the system scale of the air conditioning system 300.
  • the information on the system scale is, for example, information on the number of indoor units 311 and outdoor units 312 included in the air conditioning system 300.
  • the dynamic data of the operation data is time series data at 1-minute intervals.
  • the collection unit 101 periodically collects operation data from the air conditioning system 300, for example, at 1-hour intervals. That is, the collecting unit 101 collectively collects the operation data including the time-series data at 1-minute intervals every hour.
  • the collection interval is arbitrarily determined by the administrator of the data collection device 100.
  • the static data included in the operation data may not be collected periodically, but may be collected only at a predetermined timing. For example, the collecting unit 101 collects static data at the timing when the air conditioner 310 is started.
  • the collecting unit 101 sends the collected operation data to the control device 200, which will be described later. Further, the collection unit 101 registers the collected operation data in the operation data storage unit 102 after the evaluation unit 103, which will be described later, calculates an evaluation value for the collected operation data.
  • the operation data storage unit 102 stores operation data of a plurality of air conditioning systems 300 for which the remote control system 1 provides a remote control service.
  • the operation data storage unit 102 is realized by the auxiliary storage unit 13.
  • the operation data storage unit 102 is an example of storage means.
  • FIG. 4 shows an example of operation data stored in the operation data storage unit 102. It is assumed that the table of FIG. 4 shows, for example, the operation data collected from the air conditioning system 300 constructed in the property A. It is assumed that the air conditioning system 300 of the property A has an air conditioning system ID "0001".
  • the operation data storage unit 102 stores a table of operation data as shown in FIG. 4 for each air conditioning system 300. In the table of FIG. 4, the model of the air conditioner 310 included in the air conditioning system 300, the system scale of the air conditioning system 300, the date and time when the dynamic data of the operation data was measured, and the air conditioner 310 are set.
  • An abnormality code indicating the content, an operation mode of the air conditioner 310, and a power consumption amount of the air conditioner 310 are registered in association with each other.
  • the temperature sensor value is, for example, the suction temperature of the air sucked from the suction port of the indoor unit 311.
  • the pressure sensor value is, for example, the value of the pressure of the refrigerant flowing through the piping of the outdoor unit 312.
  • the function used is a function related to the control of the air conditioner 310 of the air conditioning system 300, and is a function capable of realizing energy saving.
  • "normal” indicates a control state in which no special control is performed to realize energy saving.
  • “Function A” indicates, for example, evaporation temperature control that controls the temperature in the evaporator in order to suppress power consumption when the temperature approaches a set temperature.
  • “Function B” indicates, for example, rotation control in which a plurality of indoor units 311 are regarded as one group, at least one indoor unit in the group is stopped, and the operation is sequentially switched to an operation of suppressing power consumption such as blowing air.
  • the abnormality code is a code associated with the content of the abnormality that occurs in the air conditioning system 300.
  • the abnormality code is "none", it means that no abnormality has occurred in the air conditioning system 300.
  • “Code A” indicates, for example, a refrigerant leak in the outdoor unit 312.
  • the power consumption indicates the amount of power consumed by the air conditioner 310 in a predetermined unit period.
  • the unit period is 1 minute, which is the amount of electric power measured in the most recent 1 minute on the date and time when the operation data was collected.
  • the record in the first row of the table in FIG. 4 shows that the model of the air conditioner 310 included in the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" is "A11-1", and the air conditioning system 300 has "indoor unit: “12 units, outdoor unit: 2 units” are included, and the dynamic data of the operation data is measured at "8:00 on July 1, 2019", and the set temperature of the air conditioner 310 is "26 ° C”.
  • Temperature sensor value is "26.5 ° C”
  • Pressure sensor value is "12.0Pa”
  • Function used is "Function A”
  • Operation mode is "Cooling”
  • Presence or absence of abnormality is "No”
  • Power consumption is " It shows that it is "0.1kWh”.
  • the evaluation unit 103 of FIG. 3 calculates an evaluation value indicating the value of the collected operation data based on the comparison between the collected operation data and the stored operation data.
  • the evaluation unit 103 is realized by the processor 11.
  • the evaluation unit 103 is an example of the evaluation means.
  • the value of the operation data is arbitrarily determined by the administrator of the remote control system 1. For example, suppose that the higher the degree to which the administrator wants to acquire the data, the higher the value of the driving data. In the present embodiment, the administrator acquires the same type of operation data as the operation data having a smaller amount as the rarity of the operation data is higher, that is, the amount of the operation data stored in the operation data storage unit 102 is smaller. Such driving data is valuable. For example, for a predetermined evaluation item, the distribution of operation data is obtained, and operation data belonging to the same class are regarded as the same type.
  • the evaluation unit 103 obtains the distribution of the stored driving data for the predetermined evaluation items, and in the obtained distribution, the smaller the amount of the driving data included in the class to which the collected driving data belongs, the more the data is collected. Calculate a high evaluation value for the operation data.
  • the amount of operation data is represented by the number of samples, the amount of data such as bytes, and the like.
  • the amount of stored operation data is referred to as "accumulated amount", and the accumulated amount is expressed by the number of samples.
  • the evaluation unit 103 obtains values for the collected operation data with respect to predetermined evaluation items.
  • the evaluation items are, for example, operating time, model, system scale, abnormality code, and function used.
  • the evaluation unit 103 for the evaluation items of the operation time. Obtains the cumulative operating hours from the date and time when the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" was constructed to 9:00 on March 7, 2020. Regarding the evaluation items of the model, the evaluation unit 103 obtains a model number indicating the model of the air conditioner 310 included in the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001". Regarding the evaluation items of the system scale, the evaluation unit 103 obtains the number of each of the indoor unit 311 and the outdoor unit 312 included in the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001".
  • the evaluation unit 103 obtains the abnormality code included in the operation data from 8:00 to 9:00 on March 7, 2020.
  • the evaluation unit 103 obtains the value of the function to be used included in the operation data from 8:00 to 9:00 on March 7, 2020.
  • the evaluation unit 103 obtains the distribution of the evaluation items from the operation data of the other air conditioning system 300 stored in the operation data storage unit 102. For example, the evaluation unit 103 obtains the operating time of another air conditioning system 300 for the evaluation item of the operating time, and obtains a histogram in which the operating time is a class as shown in FIG. The histogram class of FIG. 5 is set every 5000 hours. Assuming that the operating time of the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" is 6000 hours, the evaluation unit 103 indicates that the operating time of the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" is 5000 hours in the histogram of FIG. It is determined that the system belongs to the class of 5,000 to 10,000 hours (the shaded columns in FIG.
  • the evaluation unit 103 obtains the number of samples Y1 included in all the classes of the histogram of FIG. Similarly, the evaluation unit 103 obtains histograms for other evaluation items, and the number of samples Xi (i: 1 to n, n: number of evaluation items) of the class to which the collected operation data belongs and the number of all classes. Find the number of samples Yi.
  • the evaluation unit 103 calculates the evaluation value i for each evaluation item based on the following (Equation 1).
  • the evaluation value obtained by the above formula (1) approaches 1 as the number of samples of the class to which the collected operation data belongs is smaller. That is, the smaller the accumulated amount of operation data that can be regarded as the same type as the collected operation data, the higher the evaluation value of the collected operation data is required.
  • the determination unit 104 determines the consideration for the provision of the collected operation data based on the evaluation value.
  • the determination unit 104 is realized by the processor 11.
  • the determination unit 104 is an example of the determination means.
  • the consideration is the reward given to the provider who provided the collected driving data.
  • the provider who provided the operation data is typically the owner of the air conditioning system 300 receiving the remote control service.
  • the consideration will be described as an evaluation point that can be used for discounting the service usage fee of the remote control system.
  • the evaluation point is, for example, the average value of the evaluation values i obtained for each evaluation item.
  • the presentation unit 105 presents the determined consideration to the provider of the collected operation data.
  • the presentation unit 105 is realized by the processor 11.
  • the presentation unit 105 is an example of the presentation means.
  • the presentation unit 105 is the air conditioning system of the air conditioning system ID "0001".
  • a message including the value of the evaluation point is transmitted to the connection terminal 330 of 300.
  • the control device 200 includes a control unit 201 that executes remote control, a usage data storage unit 202 that stores information related to the use of remote control, and a notification unit 203 that notifies information related to remote control.
  • the control unit 201 remotely controls the air conditioning system 300 based on the collected operation data.
  • the control unit 201 is realized by the cooperation of the processor 21 and the communication unit 24.
  • the control unit 201 is an example of the control means.
  • the control unit 201 includes a control execution unit 211 that executes control of the air conditioner 310 of the air conditioning system 300, and a failure diagnosis unit 212 that performs a failure diagnosis of the air conditioning system 300.
  • the control execution unit 211 predicts the power demand for the next day based on the operation data stored in the operation data storage unit 102, and equalizes the power load based on the predicted power demand and the collected operation data. To execute.
  • the failure diagnosis unit 212 diagnoses that, for example, if the collected operation data has a high degree of similarity with the operation data before the failure in the past at another property, a sign of failure is seen.
  • control unit 201 registers the information of the time when the remote control service is provided in the usage data storage unit 202.
  • the usage data storage unit 202 stores usage data related to the services of the plurality of air conditioning systems 300.
  • the usage data storage unit 202 is realized by the auxiliary storage unit 23.
  • the usage data is data indicating the usage status of the service of the air conditioning system 300.
  • the usage data includes, for example, service usage time, usage fee, and evaluation points.
  • FIG. 6 shows an example of usage data stored in the usage data storage unit 202.
  • the air conditioning system ID for identifying the air conditioning system 300, the usage time using the service, the charge required for using the service during the usage time, and the operation data collected during the usage time were obtained. Evaluation points and are registered in association with each other. The evaluation point is a value registered by the determination unit 104.
  • the air conditioning system 300 with the air conditioning system ID "0001" provides a remote control service from "8:00 on March 7, 2020 to 9:00 on March 7, 2020". It is used, and the charge for using the service during this period is "10 yen", which indicates that the evaluation point "0.4" was given for the provision of the operation data collected during this period.
  • the notification unit 203 notifies the operation data provider of the information related to the remote control.
  • the notification unit 203 is realized by the cooperation of the processor 21 and the communication unit 24.
  • the notification unit 203 is an example of the notification means.
  • the information related to remote control is, for example, information related to the control content executed by the control execution unit 211 and the result of failure diagnosis.
  • the information regarding the remote control includes the value of the cost required to execute the remote control, which is obtained by referring to the consideration for the data provision.
  • the value of the cost required to execute the remote control which is obtained by referring to the consideration, is, for example, the value of the billing amount obtained by subtracting the evaluation points from the service usage fee.
  • the notification unit 203 obtains the billing amount by referring to the items of the usage fee and the evaluation point in the table of FIG. 6 stored in the usage data storage unit 202.
  • the billing amount is obtained by subtracting the value obtained by multiplying the evaluation point by a predetermined amount from the usage fee per usage time, for example.
  • the predetermined amount is "10 yen”
  • the amount billed for the air conditioning system 300 with the air conditioning system ID "0001" between "8:00 on March 7, 2020 and 9:00 on March 7, 2020”. Is calculated as "10 (yen) -0.4 x 10 (yen) 6 (yen)".
  • FIG. 7 shows an example of information related to remote information notified by the notification unit 203.
  • the notification unit 203 transmits, for example, information on remote information to the connection terminal 330 of the air conditioning system 300 in which the operation data is collected, the image 500 of FIG. 7 is displayed on the screen of the system controller 320.
  • the data collection device 100 executes, for example, the data collection process of FIG. 8 in an hour cycle.
  • the collecting unit 101 collects operation data from the air conditioning system 300 (step S101).
  • the evaluation unit 103 obtains the values of the collected operation data for the predetermined evaluation items (step S102).
  • the evaluation unit 103 obtains the distribution of the evaluation items for the operation data of the air conditioning system 300 stored in the operation data storage unit 102 (step S103).
  • the evaluation unit 103 calculates the evaluation value based on which class the value of the evaluation item of the collected operation data belongs to in the distribution of the evaluation item of the stored operation data (step S104).
  • the determination unit 104 determines the evaluation points based on the evaluation value (step S105).
  • the presentation unit 105 presents the determined points to the provider of the collected driving data (step S106).
  • the control device 200 executes the control process of FIG. 9 in a one-hour cycle at the timing when the data collection process of the data collection device 100 is completed, for example.
  • the control execution unit 211 transmits information indicating the control content of the next cycle to the air conditioning system 300 based on the collected operation data (step S201).
  • the failure diagnosis unit 212 performs a failure diagnosis on the collected operation data (step S202).
  • the notification unit 203 obtains the billing amount per usage time based on the usage data stored in the usage data storage unit 202 (step S203). Then, the notification unit 203 notifies the provider of the operation data of the information regarding the remote control including the billed amount (step S204).
  • the consideration for the provision of the collected driving data is determined according to the value of the collected driving data, and the determined consideration is presented to the provider who provided the collected driving data.
  • the data that the administrator of the remote control system wants to acquire is determined to have a high price, and the data that the administrator does not want to acquire is determined to have a low price. The cost can be suppressed. Therefore, according to the present embodiment, various data can be efficiently collected from the viewpoint of time and cost.
  • the amount of data stored in the remote control system is small in the short period after the operation of the remote control system. Therefore, a high price is paid for the provision of data.
  • the remote control system is operated for a long period of time and the amount of accumulated data is large, a low price is paid for the provision of the data.
  • customers who use the remote control system can use the service at a low price shortly after the remote control system is put into operation.
  • the evaluation value is calculated so that the operation data of the desired model is required to have a high evaluation value.
  • Expressions can be set. For example, if an air conditioning system including an air conditioner of a model for cold regions wants to acquire operation data, a high price is paid for providing the operation data. Due to the small population of cold regions, the number of air conditioning systems is small and the data that can be collected is small, but at a high price, it is possible to encourage customers to provide data and collect more data quickly. can do.
  • the consideration for the provision of the data can be automatically calculated and presented, so that it is not necessary to manually analyze the collected data. Therefore, the operating cost can be reduced.
  • various data can be collected, and the quality of service can be improved by using the data.
  • various data can be collected, so that it is possible to perform highly accurate market analysis based on the collected data, and a product having high added value for the customer. Development can be done.
  • the remote control system 1 is a system that collects additional data together with operation data.
  • the remote control system 1 of the second embodiment includes a data collection device 100 and a control device 200.
  • the control device 200 of the second embodiment has the same function as the control device 200 of the first embodiment.
  • the data collection device 100 of the second embodiment has the following functions in addition to the functions of the data collection device 100 of the first embodiment.
  • the data collection device 100 includes a collection unit 101 that collects operation data from the air conditioning system 300, an operation data storage unit 102 that stores operation data, and an evaluation unit that calculates an evaluation value indicating the value of operation data. 103, a determination unit 104 that determines the consideration for providing the operation data based on the evaluation value, a presentation unit 105 that presents the determined consideration, a reception unit 106 that accepts additional data, and a classification unit that classifies the operation data. 107 and.
  • the reception unit 106 accepts the input of additional data.
  • the reception unit 106 is realized by the cooperation of the processor 11 and the communication unit 14.
  • the reception unit 106 is an example of reception means.
  • the additional data is data associated with the operation data, and is data that cannot be automatically collected from the equipment system to be remotely controlled like the operation data. That is, the additional data is data that cannot be obtained unless it is input from the outside.
  • the input from the outside may be either manual or automatic.
  • the additional data is, for example, the installation location of the air conditioner 310, the building information of the building in which the air conditioning system 300 is constructed, and the intended use of the air conditioning system 300.
  • the installation location includes, for example, the arrangement of the indoor unit on the floor and the installation position of the outdoor unit.
  • the installation position of the outdoor unit is, for example, a position such as a rooftop, a veranda, or the ground.
  • Building information includes age, size, insulation, pipe length, window location, and direction.
  • the building information may be Building Information Modeling (BMI) data.
  • BMI Building Information Modeling
  • the intended use is, for example, an item indicating an office, a store, or a hospital.
  • the reception unit 106 When the reception unit 106 receives the input of the additional data, it registers it in the operation data storage unit 102 in association with the operation data. For example, assuming that the reception unit 106 receives the input of the building information of the property in which the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" is constructed, the input building information is input to the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001". It is registered in the operation data storage unit 102 in association with the operation data.
  • FIG. 11 shows an example of additional data stored in the operation data storage unit 102.
  • the table of FIG. 11 shows the air conditioning system ID for identifying the air conditioning system 300, the installation location of the air conditioner 310, the building information of the property in which the air conditioning system 300 is constructed, and the property in which the air conditioning system 300 is constructed.
  • the intended use and the intended use are registered in association with each other.
  • the installation location of the air conditioner 310 is the installation location of the outdoor unit 312, and the building information is the age of the building.
  • the additional data is associated with the operation data of FIG. 4 using the air conditioning system ID as a key.
  • the outdoor unit 312 of the air conditioning system 300 with the air conditioning system ID "0001" is installed on the “rooftop", and the age of the property in which the air conditioning system 300 is built is ". It is "one year”, which indicates that the purpose of use of this property is "office".
  • the classification unit 107 classifies the operation data stored in the operation data storage unit 102 into one or more groups based on the value of the operation data stored in the operation data storage unit 102. When the determination unit 104 determines that the additional data is added to the collected operation data, the classification unit 107 classifies the collected operation data.
  • the classification unit 107 is realized by the processor 11.
  • the classification unit 107 is an example of the classification means.
  • driving data is classified by clustering, which is one of unsupervised learning.
  • classification using clustering by the k-means method will be described.
  • the cluster obtained by classification is defined as the above group.
  • the operation data stored in the operation data storage unit 102 is divided into data for each unit time.
  • the evaluation items used for classification are determined.
  • the unit time is set to 1 hour, and classification is performed based on the temperature sensor value and the pressure sensor value. Since the operation data is measured every minute, the data divided for each unit time can be represented by a multidimensional vector having a dimension of 60 (number of measured data) x 2 (temperature sensor value and pressure sensor value). can.
  • the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0002" has 1000 multidimensional vectors.
  • the air conditioning system 300 has a plurality of multidimensional vectors for motion data.
  • the classification unit 107 clusters all the multidimensional vectors stored in the operation data storage unit 102 of the total air conditioning system 300.
  • the determination unit 104 identifies the group to which the collected operation data belongs from among the one or more classified groups.
  • the determination unit 104 calculates the distance between each center of gravity vector of k clusters obtained by the k-means method and the vector indicating the collected operation data, and the distance between the vector indicating the collected operation data. Identifyes the cluster with the shortest centroid vector as the cluster to which the collected operational data belongs.
  • the determination unit 104 obtains the grant rate to which the additional data is added to the operation data included in the cluster specified to which the collected operation data belongs.
  • the grant rate is the ratio of the operation data to which the additional data is assigned to all the operation data included in the specified cluster.
  • the determination unit 104 corrects the consideration based on the grant rate. Specifically, the corrected evaluation points are obtained based on the following (Equation 2).
  • the corrected evaluation point obtained by the above equation (2) is that the higher the rate of addition, that is, the higher the rate of additional data added to the operation data included in the cluster to which the collected operation data belongs, the more the operation. It approaches the evaluation point determined based on the amount of data accumulated.
  • the lower the rate of addition that is, the lower the rate of addition of additional data to the operation data included in the cluster to which the collected operation data belongs, the higher the evaluation points.
  • the evaluation points corrected by the above equation (2) have the same values as the evaluation points determined based on the accumulated amount of operation data when the grant rate is 100%. When the grant rate is 0%, the evaluation point is 1.
  • the presentation unit 105 presents the corrected evaluation points to the provider of the collected driving data. For example, when the operation data from 8:00 to 9:00 on March 7, 2020 is collected from the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID "0001" and additional data is added to the collected operation data, it is presented. The unit 105 transmits a message including the corrected evaluation point value to the connection terminal 330 of the air conditioning system 300 of the air conditioning system ID “0001”.
  • the data collection device 100 executes, for example, the data collection process of FIG. 12 in an hour cycle.
  • steps S301 to S305 is the same as the processing of steps S101 to S105 in the flowchart of FIG.
  • the determination unit 104 determines whether or not additional data is added to the collected operation data (step S306).
  • the classification unit 107 uses the operation data stored in the operation data storage unit 102 as the operation data of the operation data. Classify into a plurality of clusters based on the values (step S307).
  • the determination unit 104 determines that no additional data is added to the collected operation data (step S306; NO)
  • the process proceeds to step S310, and the presentation unit 105 presents the evaluation points obtained in step S305. (Step S310).
  • step S307 when the operation data stored in the operation data storage unit 102 is classified into a plurality of clusters, the determination unit 104 collects the cluster to which the collected operation data belongs among the classified clusters. It is specified based on the value of the operation data (step S308). The determination unit 104 obtains the addition rate of the additional data added to the operation data included in the specified cluster, and corrects the evaluation points based on the addition rate (step S309). Then, the presentation unit 105 presents the corrected evaluation points (step S310).
  • the collected operation data is provided. Determine a high price for. As a result, it is possible to promote the addition of additional data, and it is possible to efficiently collect additional data that is difficult to automatically acquire from the system.
  • the data collection device 100 and the control device 200 are connected via a network, but the present invention is not limited to this.
  • the data collection device 100 and the control device 200 may be one device. Further, a part or all of each part of the data collection device 100 and the control device 200 may be provided on the cloud server.
  • the evaluation unit 103 has obtained the distribution of operation data for a single evaluation item of "operation time", but may obtain the distribution for a combination of evaluation items. For example, a histogram may be obtained in which an item combining a model and an abnormality code is used as a class. Further, for example, in general, the amount of accumulated operation data of the air conditioning system constructed in the office is large, but the amount of accumulated operation data of the air conditioning system constructed in the ward is small. In such a case, by combining the evaluation items and creating a class representing the characteristics of the ward, it is possible to efficiently collect the operation data of the ward.
  • the consideration has been described as an evaluation point that can be used for discounting the service usage fee, but the consideration is not limited to this.
  • it may be money, a ticket to receive a business trip service in the event of a breakdown free of charge, a right to receive a higher-priced remote control service, or the like.
  • the evaluation points are corrected based only on the addition rate of the additional data, but the correction amount of the evaluation points may be changed according to the type of the additional data.
  • the correction amount is changed based on the utility value of the additional data, the difficulty of acquiring the additional data, and the like.
  • operation data to which data that affects the efficiency of the air conditioner, such as data on the heat insulation of the property, is added, is corrected so that the evaluation point has a higher value.
  • the consideration can be defined according to the type of the additional data, and the cost of the consideration to be paid can be suppressed as compared with the case where the consideration is paid uniformly for all the additional data.
  • the data collection process of FIG. 8 is executed in a one-hour cycle
  • the control process of FIG. 9 is executed in a one-hour cycle at the timing when the data collection process is completed.
  • the data collection process of FIG. 8 and the control process of FIG. 9 may be periodically executed at predetermined timings, respectively.
  • the order of the steps of the control process executed by the control device 200 is not limited to the order shown in FIG.
  • the order of step S201 and step S202 can be exchanged.
  • the data related to the embodiment of the personal computer or information terminal device can be applied. It is also possible to function as the collection device 100 and the control device 200.
  • the distribution method of such a program is arbitrary, and is stored and distributed in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a memory card. It may be distributed via a communication network such as the Internet.
  • a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a memory card. It may be distributed via a communication network such as the Internet.
  • Remote control system 11,21 processor, 12,22 main memory, 13,23 auxiliary memory, 14,24 communication unit, 15,25 input unit, 16,26 output unit, 17,27 RTC, 100 data collection Device, 101 collection unit, 102 operation data storage unit, 103 evaluation unit, 104 decision unit, 105 presentation unit, 106 reception unit, 107 classification unit, 200 control device, 201 control unit, 202 usage data storage unit, 203 notification unit, 211 control execution unit, 212 failure diagnosis unit, 300 air conditioning system, 310 air conditioner, 311 indoor unit, 312 outdoor unit, 320 system controller, 330 connection terminal, 400 network, 500 images.

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Abstract

収集部（１０１）は、設備機器システムの運転状況を示す運転データを収集する。運転データ記憶部（１０２）は、運転データを記憶する。評価部（１０３）は、収集された運転データと、記憶された運転データとの比較に基づき、収集された運転データの価値を示す評価値を算出する。決定部（１０４）は、評価値に基づいて、収集された運転データの提供に対する対価を決定する。提示部（１０５）は、決定された対価を収集された運転データの提供者に提示する。

Description

データ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラム
　本開示は、データ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラムに関する。
　オフィスビル、商業施設等の物件に設置された設備機器を含む設備機器システムに対し、遠隔操作により、制御、保守等を行うサービスが知られている。このようなサービスにおいては、サービスを提供するシステムからデータを収集し、収集したデータの分析結果を利用して、制御、保守等の処理が行われる。例えば、特許文献１には、空気調和機の運転情報を収集する集中管理センターにおいて、収集した運転情報に基づいてメンテナンスの要否が判断され、サービス業者が、集中管理センターから受信したメンテナンス要否に関する情報に基づき、空気調和機のメンテナンスを実行する技術が開示されている。
特開２００１－３５７１１３号
　制御、保守等に関し高品質なサービスを提供するためには、システムの動作、設備機器の機種等について、複数のシステムから多様なデータを収集することが重要である。多様なデータを網羅的に収集し、これらを分析することにより、より高度な制御、精度の高い故障診断等が可能となる。しかしながら、上記のような従来技術では、多様なデータを効率的に収集するための工夫がされていなかった。
　本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、設備機器システムから、多様なデータを効率的に収集することが可能なデータ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本開示に係るデータ収集装置は、
　設備機器システムの運転状況を示す運転データを収集する収集手段と、
　前記運転データを記憶する記憶手段と、
　前記収集された運転データと、前記記憶された運転データとの比較に基づき、前記収集された運転データの価値を示す評価値を算出する評価手段と、
　前記評価値に基づいて、前記収集された運転データの提供に対する対価を決定する決定手段と、
　前記決定された対価を前記収集された運転データの提供者に提示する提示手段と、を備える。
　本開示によれば、設備機器システムから、多様なデータを効率的に収集することが可能なデータ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラムを提供することができる。
実施形態１に係る遠隔制御システムのブロック図 実施形態１に係るデータ収集装置及び制御装置のハードウェア構成を示すブロック図 実施形態１に係るデータ収集装置及び制御装置の機能構成を示すブロック図 実施形態１に係る運転データの例を示す図 実施形態１に係る運転時間の分布の例を示す図 実施形態１に係る利用データの例を示す図 実施形態１に係る遠隔制御に関する情報が含まれる画像の例を示す図 実施形態１に係るデータ収集装置が実行するデータ収集処理を示すフローチャート 実施形態１に係る制御装置が実行する制御処理を示すフローチャート 実施形態２に係るデータ収集装置及び制御装置の機能構成を示すブロック図 実施形態２に係る付加データの例を示す図 実施形態２に係るデータ収集装置が実行するデータ収集処理を示すフローチャート
（実施形態１）
　実施形態１に係る遠隔制御システム１は、物件において構築された設備機器システムに対して、遠隔制御を行うシステムである。設備機器システムとは、例えば、空気調和機を制御する空調システム、照明機器を制御する照明システム、エレベータを制御するシステムである。以下では、設備機器システムを、空調システムとして説明をする。
　遠隔制御システム１の管理者は、空気調和機の自動制御、保守等のサービスを提供する者であり、空調システム３００の所有者又は管理者とサービスを提供するための契約を結んでいるとする。
　図１に示すように、遠隔制御システム１は、設備機器システムの運転データを収集するデータ収集装置１００と、収集した運転データに基づいて設備機器を遠隔制御する制御装置２００と、を備える。データ収集装置１００と、制御装置２００とは、図示しないネットワークを介して相互に接続される。
　データ収集装置１００は、ネットワークを介して、複数の空調システム３００と接続する。複数の空調システム３００は、異なる物件に設置されているものとする。物件とは、例えば、オフィスビル、商業施設、マンションである。データ収集装置１００は、複数の空調システム３００から運転データを収集する。
　制御装置２００は、データ収集装置１００が収集した運転データに基づいて、空調システム３００を遠隔制御する。遠隔制御とは、例えば、空調システム３００に含まれる空気調和機に対する自動制御、空調システム３００に対する故障診断である。
　空調システム３００は、空気調和機３１０と、システムコントローラ３２０と、接続端末３３０とを備える。
　空気調和機３１０は、１つ以上の室内機３１１及び１つ以上の室外機３１２を備える。室内機３１１は、空調対象空間の内部に配置され、室外機３１２は、空調対象空間の外部に配置される。室内機３１１及び室外機３１２は、それぞれ、温度、圧力等を計測するためのセンサを備える。
　システムコントローラ３２０は、空気調和機３１０の動作を制御する装置である。システムコントローラ３２０は、無線通信又は有線通信により、室内機３１１及び室外機３１２と通信可能である。システムコントローラ３２０は、室内機３１１及び室外機３１２に設定された値、室内機３１１及び室外機３１２が備えるセンサが計測した値等を含む運転データを取得する。
　接続端末３３０は、ネットワーク４００を介して、データ収集装置１００と接続する。また、接続端末３３０は、無線通信又は有線通信により、システムコントローラ３２０と通信可能である。接続端末３３０は、システムコントローラ３２０から、運転データを取得し、取得した運転データをデータ収集装置１００に送信する。
　ネットワーク４００は、無線又は有線による通信ネットワークであり、例えば、インターネット、イントラネット、エクストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、電話回線網等である。
　次に、図２を参照してデータ収集装置１００及び制御装置２００のハードウェア構成について説明する。データ収集装置１００は、データ収集のための処理を実行するプロセッサ１１と、プロセッサ１１の作業領域として用いられる主記憶部１２と、プロセッサ１１の処理に用いられる種々のデータを記憶する補助記憶部１３と、外部の装置と通信するための通信部１４と、入力された情報を取得する入力部１５と、種々の情報を提示する出力部１６と、計時を行うＲＴＣ（Real Time Clock）１７と、を有する。主記憶部１２、補助記憶部１３、通信部１４、入力部１５、出力部１６及びＲＴＣ１７はいずれも、バス１８を介してプロセッサ１１に接続される。
　プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。プロセッサ１１は、補助記憶部１３に記憶されるプログラムを実行することにより、データ収集装置１００の種々の機能を実現する。
　主記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。主記憶部１２には、補助記憶部１３からプログラムがロードされる。そして、主記憶部１２は、プロセッサ１１の作業領域として用いられる。
　補助記憶部１３は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）に代表される不揮発性メモリを含む。補助記憶部１３は、プログラムの他に、プロセッサ１１の処理に用いられる種々のデータを記憶する。補助記憶部１３は、プロセッサ１１の指示に従って、プロセッサ１１によって利用されるデータをプロセッサ１１に供給し、プロセッサ１１から供給されたデータを記憶する。
　通信部１４は、外部の装置と通信するためのネットワークインタフェース回路を含む。通信部１４は、外部の装置から信号を受信して、この信号により示されるデータをプロセッサ１１へ出力する。また、通信部１４は、プロセッサ１１から出力されたデータを示す信号を外部の装置へ送信する。
　入力部１５は、入力キー、ポインティングデバイス等の入力デバイスを含む。入力部１５は、データ収集装置１００のユーザによって入力された情報を取得して、取得した情報をプロセッサ１１に通知する。
　出力部１６は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、スピーカ等の出力デバイスを含む。出力部１６は、入力部１５を構成するポインティングデバイスと一体的に形成されたタッチスクリーンを構成してもよい。出力部１６は、プロセッサ１１の指示に従って、種々の情報をユーザに提示する。
　ＲＴＣ１７は、水晶発振子による発振回路を備えた計時用のデバイスである。ＲＴＣ１７は、例えば、電池を内蔵し、データ収集装置１００の電源がオフの間も計時を継続する。
　次に、図２を参照して制御装置２００のハードウェア構成について説明する。制御装置２００は、遠隔制御処理を行うプロセッサ２１と、プロセッサ２１の作業領域として用いられる主記憶部２２と、プロセッサ２１の処理に用いられる種々のデータを記憶する補助記憶部２３と、外部の装置と通信するための通信部２４と、入力された情報を取得する入力部２５と、種々の情報を提示する出力部２６と、計時を行うＲＴＣ２７と、を有する。主記憶部２２、補助記憶部２３、通信部２４、入力部２５、出力部２６及びＲＴＣ２７はいずれも、バス２８を介してプロセッサ２１に接続される。
　プロセッサ２１、主記憶部２２、補助記憶部２３、通信部２４、入力部２５、出力部２６及びＲＴＣ２７は、それぞれ、プロセッサ１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、通信部１４、入力部１５、出力部１６及びＲＴＣ１７と同様の機能を有する。
　次に、図３を参照して、データ収集装置１００及び制御装置２００の機能について説明する。まず、データ収集装置１００の機能について説明する。データ収集装置１００は、機能的には、空調システム３００から運転データを収集する収集部１０１と、運転データを記憶する運転データ記憶部１０２と、運転データの価値を示す評価値を算出する評価部１０３と、評価値に基づいて運転データの提供に対する対価を決定する決定部１０４と、決定された対価を提示する提示部１０５と、を備える。
　収集部１０１は、空調システム３００の運転状況を示す運転データを収集する。収集部１０１は、プロセッサ１１と、通信部１４とが協働することにより実現される。なお、収集部１０１は、収集手段の一例である。
　運転データとは、空調システム３００の運転状況を示すデータである。運転データには、時間経過に従い変化する動的データと、時間経過に関わらず変化しない静的データとが含まれる。動的データとは、例えば、設定温度、風向、風速等のリモコン設定値、空気調和機３１０が備えるセンサの値、空気調和機３１０の運転時間、運転モード、異常の有無及び制御内容に関する情報である。静的データとは、例えば、空気調和機３１０の機種の情報、空調システム３００のシステム規模に関する情報である。システム規模に関する情報とは、例えば、空調システム３００に含まれる室内機３１１及び室外機３１２の台数の情報である。本実施形態では、運転データの動的データは、１分間隔の時系列データであるとする。
　収集部１０１は、空調システム３００から、運転データを、例えば、１時間間隔で周期的に収集する。つまり、収集部１０１は、１分間隔の時系列データを含む運転データを、１時間毎にまとめて収集する。収集する間隔は、データ収集装置１００の管理者により任意に定められる。なお、運転データに含まれる静的データは、周期的に収集せずに、予め定めたタイミングのみに収集するようにしてもよい。例えば、収集部１０１は、静的データを空気調和機３１０が起動されたタイミングで収集する。
　また、収集部１０１は、収集した運転データを、後述する制御装置２００に送る。また、収集部１０１は、後述する評価部１０３が、収集した運転データについて評価値を算出した後、収集した運転データを、運転データ記憶部１０２に登録する。
　運転データ記憶部１０２には、遠隔制御システム１が遠隔制御のサービスを提供する複数の空調システム３００の運転データが格納されている。運転データ記憶部１０２は、補助記憶部１３により実現される。なお、運転データ記憶部１０２は、記憶手段の一例である。
　図４に、運転データ記憶部１０２が記憶する運転データの例を示す。図４のテーブルは、例えば、物件Ａに構築された空調システム３００から収集した運転データを示すものとする。物件Ａの空調システム３００には、空調システムＩＤ“０００１”が付されているとする。運転データ記憶部１０２には、空調システム３００毎に、図４のような運転データのテーブルが格納される。図４のテーブルには、空調システム３００に含まれる空気調和機３１０の機種と、空調システム３００のシステム規模と、運転データの動的データを計測した日時と、空気調和機３１０に設定されている設定温度と、室内機３１１の温度センサが計測した温度センサ値と、室外機３１２の圧力センサが計測した圧力センサ値と、空調システム３００において使用される使用機能と、空調システム３００において発生した異常内容を示す異常コードと、空気調和機３１０の運転モードと、空気調和機３１０の消費電力量と、が対応付けて登録されている。
　温度センサ値とは、例えば、室内機３１１の吸入口から吸い込まれた空気の吸込温度である。圧力センサ値とは、例えば、室外機３１２の配管を流れる冷媒の圧力の値である。
　使用機能とは、空調システム３００の空気調和機３１０の制御に関する機能であり、省エネを実現することができる機能である。例えば、“通常”は、省エネを実現するため特別な制御はされていない制御状態を示す。“機能Ａ”は、例えば、設定温度に近くなると消費電力を抑えるために蒸発器における温度を制御する蒸発温度制御を示す。“機能Ｂ”は、例えば、複数台の室内機３１１を１つのグループとみなし、グループ内の少なくとも１台の室内機を停止、送風等の消費電力を抑える運転に順番に切り替えるローテーション制御を示す。
　異常コードは、空調システム３００において発生する異常内容と対応づけられたコードである。異常コードが“無”は、空調システム３００において異常が発生していないことを示す。“コードＡ”は、例えば、室外機３１２における冷媒漏洩を示す。
　消費電力量は、空気調和機３１０が、予め定められた単位期間に消費した電力量を示す。本実施形態では、単位期間は１分であり、運転データが収集された日時の直近の１分間に計測された電力量である。
　図４のテーブルの１行目のレコードは、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００に含まれる空気調和機３１０の機種は“Ａ１１－１”であり、この空調システム３００には“室内機：１２台、室外機：２台”が含まれており、“２０１９年７月１日８時００分”に運転データの動的データを計測し、空気調和機３１０の設定温度が“２６℃”、温度センサ値が“２６．５℃”、圧力センサ値が“１２．０Ｐａ”、使用機能が“機能Ａ”、運転モードが“冷房”、異常の有無が“無”、消費電力量が“０．１ｋＷｈ”であることを示している。
　図３の評価部１０３は、収集された運転データと、記憶された運転データとの比較に基づき、収集された運転データの価値を示す評価値を算出する。評価部１０３は、プロセッサ１１により実現される。なお、評価部１０３は、評価手段の一例である。
　運転データの価値は、遠隔制御システム１の管理者が任意に定めるものである。例えば、管理者が取得を望む程度が高いほど、運転データの価値が高いとする。本実施形態では、管理者は、運転データの稀少度が高いほど、つまり、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データの量が少ないほど、量が少ない運転データと同じ種類の運転データの取得を望んでいるとし、このような運転データは価値が高いとする。例えば、予め定められた評価項目について、運転データの分布を求め、同じ階級に属する運転データ同士を同じ種類と見なす。
　評価部１０３は、予め定められた評価項目について、記憶された運転データの分布を求め、求められた分布において、収集された運転データが属する階級に含まれる運転データの量が少ないほど、収集された運転データについて高い評価値を算出する。ここで、運転データの量とは、サンプル数、バイトのようなデータ量等で表す。以下、記憶された運転データの量を「蓄積量」といい、蓄積量を、サンプル数で表す。
　評価部１０３が評価値を算出する手法について具体的に説明する。評価部１０３は、まず、収集された運転データについて、予め定められた評価項目に関し、値を求める。評価項目とは、例えば、運転時間、機種、システム規模、異常コード及び使用機能である。
　収集部１０１が、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００から、２０２０年３月７日の８時から９時までの運転データを収集したとすると、運転時間の評価項目については、評価部１０３は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００が構築された日時から２０２０年３月７日９時までの累計の運転時間を求める。機種の評価項目については、評価部１０３は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００に含まれる空気調和機３１０の機種を示す機種番号を求める。システム規模の評価項目については、評価部１０３は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００に含まれる室内機３１１及び室外機３１２のそれぞれの台数を求める。異常コードの評価項目については、評価部１０３は、２０２０年３月７日の８時から９時までの運転データに含まれる異常コードを求める。使用機能の項目については、評価部１０３は、２０２０年３月７日の８時から９時までの運転データに含まれる使用機能の値を求める。
　次に、評価部１０３は、運転データ記憶部１０２に記憶された他の空調システム３００の運転データに対し、評価項目について分布を求める。例えば、評価部１０３は、運転時間の評価項目について、他の空調システム３００の運転時間を求め、図５に示すような、運転時間を階級とするヒストグラムを求める。図５のヒストグラムの階級は５０００時間毎に設定されている。空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の運転時間が６０００時間と求められたとすると、評価部１０３は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の運転時間は、図５のヒストグラムにおいて、５０００時間～１００００時間の階級（図５の斜線が付された柱）に属すると判断し、５０００～１００００時間の階級に属するサンプル数Ｘ１を求める。また、評価部１０３は、図５のヒストグラムの全階級に含まれるサンプル数Ｙ１を求める。同様にして、評価部１０３は、他の評価項目についても、ヒストグラムを求め、収集した運転データが属する階級のサンプル数Ｘｉ（ｉ：１～ｎ、ｎ：評価項目の数）と、全階級のサンプル数Ｙｉと、を求める。
　そして、評価部１０３は、以下に示す（式１）に基づいて、各評価項目について評価値ｉを算出する。
　評価値ｉ＝１．０－Ｘｉ／Ｙｉ　・・・（式１）
　上記式（１）により求められる評価値は、収集した運転データが属する階級のサンプル数が少ないほど１に近づく。つまり、収集した運転データと同じ種類とみなすことができる運転データの蓄積量が少ないほど、収集した運転データについて高い評価値が求められる。
　決定部１０４は、評価値に基づいて、収集された運転データの提供に対する対価を決定する。決定部１０４は、プロセッサ１１により実現される。なお、決定部１０４は、決定手段の一例である。
　対価とは、収集された運転データを提供した提供者に与える、その提供に対する報酬である。運転データを提供した提供者とは、典型的には、遠隔制御サービスを受けている空調システム３００の所有者である。以下では、対価を、遠隔制御システムのサービス利用料金の割引に使用することができる評価ポイントとして説明する。評価ポイントは、例えば、各評価項目について求められた評価値ｉの平均値とする。決定部１０４は、評価値ｉの平均値に基づいて評価ポイントを決定すると、決定した評価ポイントを、後述する制御装置２００の利用データ記憶部２０２に格納されるテーブルに登録する。
　提示部１０５は、決定された対価を収集された運転データの提供者に提示する。提示部１０５は、プロセッサ１１により実現される。なお、提示部１０５は、提示手段の一例である。
　例えば、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００から、２０２０年３月７日の８時から９時までの運転データが収集されたとすると、提示部１０５は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の接続端末３３０に、評価ポイントの値が含まれるメッセージを送信する。
　次に、図３の制御装置２００の機能について説明する。制御装置２００は、遠隔制御を実行する制御部２０１と、遠隔制御の利用に関する情報を記憶する利用データ記憶部２０２と、遠隔制御に関する情報を通知する通知部２０３と、を備える。
　制御部２０１は、収集された運転データに基づいて、空調システム３００を遠隔制御する。制御部２０１は、プロセッサ２１と、通信部２４とが協働することにより実現される。なお、制御部２０１は、制御手段の一例である。
　制御部２０１は、空調システム３００の空気調和機３１０の制御を実行する制御実行部２１１と、空調システム３００の故障診断を行う故障診断部２１２と、を備える。制御実行部２１１は、例えば、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データに基づいて、翌日の需要電力を予測し、予測した需要電力及び収集した運転データに基づいて電力負荷を平準化する制御を実行する。故障診断部２１２は、例えば、収集された運転データと、他の物件での過去の故障前の運転データとの類似度が高いと、故障の前兆が見られると診断する。
　また、制御部２０１は、遠隔制御のサービスを提供した時間の情報を利用データ記憶部２０２に登録する。
　利用データ記憶部２０２には、複数の空調システム３００のサービスに関する利用データが格納されている。利用データ記憶部２０２は、補助記憶部２３により実現される。
　利用データとは、空調システム３００のサービスの利用状況を示すデータである。利用データには、例えば、サービスの利用時間、利用料金及び評価ポイントが含まれる。
　図６に、利用データ記憶部２０２が記憶する利用データの例を示す。図６のテーブルには、空調システム３００を識別するための空調システムＩＤと、サービスを利用した利用時間と、利用時間のサービス利用に要する料金と、利用時間に収集された運転データについて求められた評価ポイントと、が対応付けて登録されている。評価ポイントは、決定部１０４により登録された値である。
　例えば、図６のテーブルの１行目は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００が、“２０２０年３月７日８時～２０２０年３月７日９時”の間、遠隔制御サービスを使用しており、この間のサービス利用にかかった料金は“１０円”であり、この間に収集された運転データの提供に対し評価ポイント“０．４”が与えられたことを示している。
　通知部２０３は、遠隔制御に関する情報を、運転データの提供者に通知する。通知部２０３は、プロセッサ２１と、通信部２４とが協働することにより実現される。なお、通知部２０３は、通知手段の一例である。
　遠隔制御に関する情報とは、例えば、制御実行部２１１が実行する制御内容及び故障診断の結果に関する情報である。また、遠隔制御に関する情報には、データ提供に対する対価を参照して求められる、遠隔制御の実行に要する費用の値が含まれる。対価を参照して求められる、遠隔制御の実行に要する費用の値とは、例えば、サービス利用料金から評価ポイントを差し引いた請求金額の値である。通知部２０３は、利用データ記憶部２０２に格納された図６のテーブルの利用料金及び評価ポイントの項目を参照して、請求金額を求める。請求金額は、例えば、利用時間当たりの利用料金から、評価ポイントに予め定められた額をかけた値を差し引いて求められるとする。例えば、予め定められた額を“１０円”とすると、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００に対する“２０２０年３月７日８時～２０２０年３月７日９時”の間の請求金額は、“１０（円）－０．４×１０（円）＝６（円）”と求められる。
　図７に、通知部２０３が通知する、遠隔情報に関する情報の例を示す。通知部２０３が、例えば、遠隔情報に関する情報を、運転データが収集された空調システム３００の接続端末３３０に送信すると、システムコントローラ３２０が備える画面に、図７の画像５００が表示される。
　次に、本実施形態に係る遠隔制御システム１のデータ収集装置１００及び制御装置２００が実行する処理について、フローチャートを用いて説明する。
　まず、データ収集装置１００が実行するデータ収集処理を、図８のフローチャートを用いて説明する。データ収集装置１００は、例えば、図８のデータ収集処理を１時間周期で実行する。
　収集部１０１は、空調システム３００から、運転データを収集する（ステップＳ１０１）。評価部１０３は、予め定められた評価項目について、収集された運転データの値を求める（ステップＳ１０２）。次に、評価部１０３は、運転データ記憶部１０２に記憶された空調システム３００の運転データに対し、評価項目について分布を求める（ステップＳ１０３）。そして、評価部１０３は、収集した運転データの評価項目の値が、記憶された運転データの評価項目の分布において、どの階級に属するかに基づいて、評価値を算出する（ステップＳ１０４）。
　決定部１０４は、評価値に基づいて、評価ポイントを決定する（ステップＳ１０５）。提示部１０５は、決定されたポイントを収集された運転データの提供者に提示する（ステップＳ１０６）。
　次に、制御装置２００が実行する制御処理を、図９のフローチャートを用いて説明する。制御装置２００は、例えば、データ収集装置１００のデータ収集処理が終了したタイミングで、１時間周期で図９の制御処理を実行する。
　制御実行部２１１は、収集された運転データに基づいて、次の周期の制御内容を示す情報を、空調システム３００に送信する（ステップＳ２０１）。故障診断部２１２は、収集された運転データについて、故障診断を行う（ステップＳ２０２）。
　通知部２０３は、利用データ記憶部２０２に記憶された利用データに基づいて、利用時間当たりの請求金額を求める（ステップＳ２０３）。そして、通知部２０３は、請求金額を含む遠隔制御に関する情報を、運転データの提供者に通知する（ステップＳ２０４）。
　本実施形態によれば、収集した運転データの価値に応じて、収集した運転データの提供に対する対価を決定し、決定した対価を、収集した運転データを提供した提供者に提示する。これにより、運転データの提供を促すことができ、多様なデータを迅速に収集することができる。また、遠隔制御システムの管理者が取得を望むデータには高い対価が決定され、取得をそれほど望んでいないデータには低い対価が決定されるので、データの収集に一律同じ対価を払うよりも、コストを抑えることができる。したがって、本実施形態によれば、多様なデータの収集を、時間及び費用の観点から効率的に行うことができる。
　例えば、遠隔制御システムにおける運転データの蓄積量が少ない程、データの価値を高く評価する場合、遠隔制御システムを稼働してから間もない時期には遠隔制御システムに蓄積されたデータの量が少ないので、データの提供に対して高い対価が払われる。一方、遠隔制御システムを稼働してから長期間稼働して、蓄積されたデータの量が多くなると、データの提供に対して低い対価が払われる。これにより、遠隔制御システムのサービスの提供を受ける顧客に対し、遠隔制御システムを稼働してから間もない時期の、データの提供を促すことができる。よって、データを迅速に収集することができる。また、遠隔制御システムを利用する顧客は、遠隔制御システムを稼働してから間もない時期には、低価格でサービスを利用することができる。
　また、上記実施形態によれば、例えば、遠隔制御システムの管理者が運転データの取得を望む機種がある場合、望む機種の運転データには高い評価値が求められるように、評価値を算出する式を設定することができる。例えば、寒冷地用の機種の空気調和機を含む空調システムから運転データの取得を望んでいる場合、その運転データの提供に対して高い対価が支払われる。寒冷地は人口が少ないので、空調システムの数が少なく、収集できるデータが少ないが、高い対価を払うことにより、顧客に対してデータの提供を促すことができ、より多くのデータを迅速に収集することができる。
　また、本実施形態によれば、大規模に収集したデータについて、そのデータの提供に対する対価を、自動で算出し提示することができるので、人手により、収集したデータの分析を行う必要がなく、したがって、運用コストを低くすることができる。
　また、本実施形態の遠隔制御システムによれば、多様なデータを収集することができるので、それらのデータを用いることにより、サービスの質の向上を図ることができる。さらに、本実施形態のデータ収集装置を用いれば、多様なデータを収集することができるので、収集したデータに基づいて精度の高い市場分析を行うことが可能となり、顧客にとって高い付加価値を備える製品開発を行うことができる。
（実施形態２）
　実施形態２に係る遠隔制御システム１は、運転データと合わせて付加データを収集するシステムである。
　実施形態２の遠隔制御システム１は、データ収集装置１００と、制御装置２００と、を備える。実施形態２の制御装置２００は、実施形態１の制御装置２００と同様の機能を有する。実施形態２のデータ収集装置１００は、実施形態１のデータ収集装置１００の機能に加え、以下に示す機能を有する。
　図１０を参照して、本実施形態のデータ収集装置１００の機能について説明する。データ収集装置１００は、機能的には、空調システム３００から運転データを収集する収集部１０１と、運転データを記憶する運転データ記憶部１０２と、運転データの価値を示す評価値を算出する評価部１０３と、評価値に基づいて運転データの提供に対する対価を決定する決定部１０４と、決定された対価を提示する提示部１０５と、付加データを受け付ける受付部１０６と、運転データを分類する分類部１０７と、を備える。
　受付部１０６は、付加データの入力を受け付ける。受付部１０６は、プロセッサ１１と、通信部１４とが協働することにより実現される。なお、受付部１０６は、受付手段の一例である。
　付加データとは、運転データに対応付けられるデータであり、運転データのように遠隔制御対象の設備機器システムから自動的に収集することができないデータである。つまり、付加データは、外部から入力されないと入手できないデータである。ここで、外部からの入力は、手動、自動のいずれであってもよい。付加データは、例えば、空気調和機３１０の設置場所、空調システム３００が構築される建物の建物情報、空調システム３００の使用用途である。設置場所に関しては、例えば、室内機のフロア内の配置、室外機の設置位置が含まれる。室外機の設置位置とは、例えば、屋上、ベランダ、地上等の位置である。建物情報には、築年数、広さ、断熱性、配管長、窓の位置、方角が含まれる。建物情報は、Building Information Modeling（BMI）データであってもよい。使用用途は、例えば、オフィス、店舗、病院を示す項目である。
　受付部１０６は、付加データの入力を受け付けると、運転データと対応付けて運転データ記憶部１０２に登録する。例えば、受付部１０６は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００が構築されている物件の建物情報の入力を受け付けたとすると、入力された建物情報を空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の運転データに対応付けて、運転データ記憶部１０２に登録する。
　図１１に、運転データ記憶部１０２が記憶する付加データの例を示す。図１１のテーブルは、空調システム３００を識別するための空調システムＩＤと、空気調和機３１０の設置場所と、空調システム３００が構築された物件の建物情報と、空調システム３００が構築された物件の使用用途と、が対応付けて登録されている。ここでは、空気調和機３１０の設置場所は、室外機３１２の設置場所、建物情報は築年数とする。付加データは、空調システムＩＤをキーとして、図４の運転データと対応付けられる。
　例えば、図１１のテーブルの１行目は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の室外機３１２は、“屋上”に設置されており、空調システム３００が構築された物件の築年数は“１年”であり、この物件の使用用途は“オフィス”であることを示している。
　分類部１０７は、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データの値に基づいて、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データを、１以上のグループに分類する。分類部１０７は、決定部１０４により、収集された運転データに付加データが付加されていると判断されると、分類を行う。分類部１０７は、プロセッサ１１より実現される。なお、分類部１０７は、分類手段の一例である。
　例えば、教師無し学習の１つであるクラスタリングにより、運転データの分類を行う。以下では、ｋ－ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを用いた分類について説明する。分類により求められたクラスタを上記のグループとする。まず、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データを、単位時間毎のデータに分割する。そして、分類に使用する評価項目を決定する。本実施形態では、単位時間を１時間とし、温度センサ値及び圧力センサ値に基づいて、分類を行う。運転データは１分毎に計測されたデータなので、単位時間毎に分割したデータは、６０（計測データ数）×２（温度センサ値及び圧力センサ値）の次元を有する多次元ベクトルで表すことができる。
　例えば、空調システムＩＤ“０００２”の空調システム３００の運転データが１０００時間分、運転データ記憶部１０２に記憶されている場合、空調システムＩＤ“０００２”の空調システム３００は、１０００個の多次元ベクトルを有する。このように、空調システム３００は、運動データについて、複数の多次元ベクトルを有する。分類部１０７は、運転データ記憶部１０２に記憶されている全空調システム３００が有する全ての多次元ベクトルを対象に、クラスタリングを行う。
　次に、決定部１０４は、分類された１以上のグループのうち、収集された運転データが属するグループを特定する。
　例えば、決定部１０４は、ｋ－ｍｅａｎｓ法により得られたｋ個クラスタの各重心ベクトルと、収集された運転データを示すベクトルとの距離を計算し、収集された運転データを示すベクトルとの距離が最も短い重心ベクトルを有するクラスタを、収集された運転データが属するクラスタと特定する。
　決定部１０４は、収集した運転データが属すると特定されたクラスタに含まれる運転データについて、付加データが付与されている付与率を求める。付与率は、特定されたクラスタ内に含まれる全運転データに対する、付加データが付与されている運転データの割合である。
　そして、決定部１０４は、付与率に基づいて、対価を補正する。具体的には、以下に示す（式２）に基づいて、補正後の評価ポイントを求める。
　補正後の評価ポイント＝１．０－付与率×（１．０－評価ポイント）・・・（式２）
　上記式（２）により求められる補正後の評価ポイントは、付与率が高い、すなわち、収集された運転データが属するクラスタに含まれる運転データに、付加データが付与されている率が高い程、運転データの蓄積量に基づいて決定された評価ポイントに近づく。一方、補正後の評価ポイントは、付与率が低い、すなわち、収集された運転データが属するクラスタに含まれる運転データに、付加データが付与されている率が低いほど、評価ポイントは高くなる。例えば、上記の式（２）により補正された評価ポイントは、付与率が１００％の場合、運転データの蓄積量に基づいて決定された評価ポイントと同じ値になる。また、付与率が０％の場合、評価ポイントは１となる。
　提示部１０５は、補正された評価ポイントを、収集された運転データの提供者に提示する。例えば、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００から、２０２０年３月７日の８時から９時までの運転データが収集され、収集された運転データに付加データが付与されていた場合、提示部１０５は、空調システムＩＤ“０００１”の空調システム３００の接続端末３３０に、補正された評価ポイントの値が含まれるメッセージを送信する。
　次に、本実施形態にデータ収集装置１００が実行するデータ収集処理を、図１２のフローチャートを用いて説明する。データ収集装置１００は、例えば、図１２のデータ収集処理を１時間周期で実行する。
　ステップＳ３０１～ステップＳ３０５の処理は、図８のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０５の処理と同様である。
　決定部１０４は、収集された運転データに付加データが付与されているか否かを判断する（ステップＳ３０６）。決定部１０４が、収集された運転データに付加データが付与されていると判断すると（ステップＳ３０６；ＹＥＳ）、分類部１０７は、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データを、当該運転データの値に基づいて、複数のクラスタに分類する（ステップＳ３０７）。一方、決定部１０４が、収集された運転データに付加データが付与されていないと判断すると（ステップＳ３０６；ＮＯ）、ステップＳ３１０に進み、提示部１０５は、ステップＳ３０５で求められた評価ポイントを提示する（ステップＳ３１０）。
　ステップＳ３０７において、運転データ記憶部１０２に記憶された運転データが複数のクラスタに分類されると、決定部１０４は、分類されたクラスタのうち、収集された運転データが属するクラスタを、収集された運転データの値に基づいて特定する（ステップＳ３０８）。決定部１０４は、特定されたクラスタに含まれる運転データに付加された付加データの付与率を求め、付与率に基づき評価ポイントを補正する（ステップＳ３０９）。そして、提示部１０５は、補正された評価ポイントを提示する（ステップＳ３１０）。
　本実施形態によれば、付加データが付与された割合が低い運転データと同じグループに属する運転データであって、付加データが付与された運転データが収集されると、収集された運転データの提供に対して高い対価を決定する。これにより、付加データの付与を促すことができ、システムからの自動取得が困難な付加データを効率的に収集することができる。
（変形例）
　以上、本開示の実施形態を説明したが、本開示を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。
　上記実施形態において、データ収集装置１００と、制御装置２００は、ネットワークを介して接続されるとしたが、これに限らない。データ収集装置１００と制御装置２００とは、１つの装置であってもよい。また、データ収集装置１００及び制御装置２００の各部の一部又は全部は、クラウドサーバ上に設けられてもよい。
　上記実施形態において、評価部１０３は、“運転時間”の単独の評価項目について運転データの分布を求めたが、評価項目の組み合わせについて、分布を求めてもよい。例えば、機種と異常コードを組み合わせた項目を階級とするヒストグラムを求めてもよい。また、例えば、一般的に、オフィスに構築された空調システムの運転データの蓄積量は多いが、病棟に構築された空調システムの運転データの蓄積量は少ない。このような場合に、評価項目を組み合わせて、病棟の特徴を表す階級を作成することにより、病棟の運転データの収集を効率的に収集することができる。
　また、上記実施形態において、対価を、サービス利用料金の割引に使用することができる評価ポイントとして説明したが、対価はこれに限らない。例えば、金銭、故障時の出張サービスを無料で受けられるチケット、より高額な遠隔制御サービスを受けられる権利等であってもよい。
　また、上記実施形態において、付加データの付与率のみに基づいて、評価ポイントを補正したが、これにかぎらず、付加データの種類に応じて評価ポイントの補正量を変化させてもよい。例えば、付加データの利用価値、付加データの獲得難易度等に基づいて、補正量を変化させる。具体的には、物件の断熱性に関するデータのように空気調和機の効率に影響するデータが付与されている運転データについては、さらに高い値の評価ポイントになるよう補正をする。また、物件の居住者数、利用者数等、物件の使用状況によって変化するデータが付与されている運転データについては、さらに高い値の評価ポイントになるよう補正をする。これにより、付加データの種類に応じた対価を定義することができ、全ての付加データに一律に対価を払う場合に比べて、支払う対価のコストを抑えることができる。
　また、上記実施形態において、図８のデータ収集処理は１時間周期で実行され、図９の制御処理は、データ収集処理が終了したタイミングで、１時間周期で実行されるとしたが、これに限らない。例えば、図８のデータ収集処理及び図９の制御処理は、それぞれ、予め定められたタイミングで、周期的に実行されるようにしてもよい。
　また、上記実施形態において、制御装置２００が実行する制御処理のステップの順序は、図９の順序に限らない。例えば、ステップＳ２０１とステップＳ２０２とは、順序を入れ替えることが可能である。
　また、上記実施形態に係るデータ収集装置１００及び制御装置２００の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータ又は情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ又は情報端末装置を実施形態に係るデータ収集装置１００及び制御装置２００として機能させることも可能である。
　また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットのような通信ネットワークを介して配布してもよい。
　本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。つまり、本開示の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、本開示の範囲内とみなされる。
　本開示によれば、設備機器システムから、多様なデータを効率的に収集することが可能なデータ収集装置、遠隔制御システム、データ収集方法及びプログラムを提供することができる。
１　遠隔制御システム、１１，２１　プロセッサ、１２，２２　主記憶部、１３，２３　補助記憶部、１４，２４　通信部、１５，２５　入力部、１６，２６　出力部、１７，２７　ＲＴＣ、１００　データ収集装置、１０１　収集部、１０２　運転データ記憶部、１０３　評価部、１０４　決定部、１０５　提示部、１０６　受付部、１０７　分類部、２００　制御装置、２０１　制御部、２０２　利用データ記憶部、２０３　通知部、２１１　制御実行部、２１２　故障診断部、３００　空調システム、３１０　空気調和機、３１１　室内機、３１２　室外機、３２０　システムコントローラ、３３０　接続端末、４００　ネットワーク、５００　画像。

Claims (7)

  1. 　設備機器システムの運転状況を示す運転データを収集する収集手段と、
    　前記運転データを記憶する記憶手段と、
    　前記収集された運転データと、前記記憶された運転データとの比較に基づき、前記収集された運転データの価値を示す評価値を算出する評価手段と、
    　前記評価値に基づいて、前記収集された運転データの提供に対する対価を決定する決定手段と、
    　前記決定された対価を前記収集された運転データの提供者に提示する提示手段と、を備える、
    　データ収集装置。
  2. 　前記評価手段は、予め定められた評価項目について、前記記憶された運転データの分布を求め、当該分布において、前記収集された運転データが属する階級に含まれる運転データの量が少ないほど、前記収集された運転データについて高い評価値を算出する、
    　請求項１に記載のデータ収集装置。
  3. 　前記設備機器システムから自動的に収集することができないデータであって、前記運転データに対応付けられるデータである付加データの入力を受け付ける受付手段と、
    　前記収集された運転データに前記付加データが対応付けて記憶されている場合、前記記憶された運転データの値に基づいて、前記記憶された運転データを１以上のグループに分類する分類手段と、をさらに備え、
    　前記決定手段は、前記１以上のグループのうち、前記収集された運転データが属するグループを特定し、当該特定されたグループに含まれる運転データに付加された付加データの付与率を求め、当該付与率に基づいて、前記対価を補正し、
    　前記提示手段は、前記補正された対価を提示する、
    　請求項１又は２に記載のデータ収集装置。
  4. 　前記設備機器システムは、空気調和機を含む空調システムであり、
    　前記運転データは、前記空気調和機の運転状況を示すデータである、
    　請求項１から３のいずれか１項に記載のデータ収集装置。
  5. 　設備機器システムから、運転状況を示す運転データを収集するデータ収集装置と、前記設備機器システムの遠隔制御を実行する制御装置と、を備える遠隔制御システムにおいて、
    　前記データ収集装置は、
    　前記運転データを収集する収集手段と、
    　前記運転データを記憶する記憶手段と、
    　前記収集された運転データと、前記記憶された運転データとの比較に基づき、前記収集された運転データの価値を示す評価値を算出する評価手段と、
    　前記評価値に基づいて、前記収集された運転データの提供に対する対価を決定する決定手段と、を備え、
    　前記制御装置は、
    　前記収集された運転データに基づいて、前記遠隔制御を実行する制御手段と、
    　前記対価を参照して、前記遠隔制御の実行に要する費用を求め、当該費用を前記運転データの提供者に通知する通知手段と、を備える
    　遠隔制御システム。
  6. 　収集手段は、設備機器システムの運転状況を示す運転データを収集し、
    　評価手段は、前記収集された運転データと、記憶手段に記憶された運転データとの比較に基づき、前記収集された運転データの価値を示す評価値を算出し、
    　決定手段は、前記評価値に基づいて、前記収集された運転データの提供に対する対価を決定し、
    　提示手段は、前記決定された対価を前記収集された運転データの提供者に提示する、
    　データ収集方法。
  7. 　コンピュータを、
    　設備機器システムの運転状況を示す運転データを収集する収集手段、
    　前記収集された運転データと、記憶手段に記憶された運転データとの比較に基づき、前記収集された運転データの価値を示す評価値を算出する評価手段、
    　前記評価値に基づいて、前記収集された運転データの提供に対する対価を決定する決定手段、
    　前記決定された対価を前記収集された運転データの提供者に提示する提示手段、として機能させる、
    　プログラム。
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